Achieving the Empirical Capacity Using Feedback Part I: Memoryless Additive Models
我们解决的问题，在一个未知的信道与瞬时无噪声反馈的通用通信，并显示如何对应的经验行为的信道的速率可以达到，虽然没有率可以事先保证。首先，我们考虑一个离散的模加性信道与字母表$\mathcal{X}$，其中的噪声序列$Z^n$是任意的和未知的，并可能因果地依赖于发送和接收的序列和编码器的消息，可能在一个对抗的方式。虽然这个通道的经典容量为零，我们表明，接近经验容量$\log|\mathcal{X}|-H_{emp}(Z^n)$的速率可以普遍达到，其中$H_{emp}(Z^n)$是经验熵的$Z^n$。对于更一般的设置，其中的通道可以映射到一个输出在一个任意的未知的方式只受因果关系，我们的经验信道的动作模型作为一个实现的噪声序列的模加法，并表明，相同的结果适用于如果共同的随机性。通过提供一个接近经验容量的简单顺序传输方案，建设性地证明了结果。在这项工作的第二部分中，我们演示了如何更高的利率可以通过使用更精细的模型通道的行动，并利用可能的经验依赖性，其行为。
2008-08-31 cs.IT math.IT
On Reliability Function of Gaussian Channel with Noisy Feedback: Zero Transmission Rate
对于信息传输，使用具有独立加性高斯噪声的离散时间信道。还存在具有独立加性高斯噪声的反馈信道，并且发射机经由该反馈信道无延迟地观察前向信道的所有输出。传输的非指数数量的消息被认为是可实现的解码错误指数，这样的组合的信道进行了研究。结果表明，对于反馈信道中的任意有限噪声，可达误差指数优于无反馈信道的相似误差指数。本文中使用的传输/解码方法加强了作者用于BSC的早期方法。特别是，对于小反馈噪声，它允许获得23.6%的增益（而不是BSC之前的14.3%）。
2012-08-14 cs.IT math.IT
The adaptive zero-error capacity for a class of channels with noisy feedback
具有无噪声反馈的离散无记忆信道（DMC）的自适应零差错容量已被证明是正的，只要存在至少一个信道输出“不证明者”，即，不能从至少一个输入到达的信道输出。此外，只要存在一个disprover，自适应零错误容量达到香农（小错误）的能力。在这里，我们研究的DMC的零错误容量时，信道反馈是嘈杂的，而不是完美的。我们表明，噪声反馈的自适应零错误容量是下界的前向信道的零未检测到的错误容量，并表明在一定条件下，这是紧。
2017-04-04 cs.IT math.IT
On Using Feedback in a Gaussian Channel
对于信息传输，使用具有独立加性高斯噪声的离散时间信道。还存在具有独立加性高斯噪声的另一信道（反馈信道），并且发射机经由该信道无延迟地观察前向信道的所有输出。传输的非指数数量的消息被认为是（即传输速率等于零）和可实现的解码错误指数，这样的组合的信道进行了研究。该传输方法加强了作者早先用于BSC和高斯信道的方法。特别地，对于小的反馈噪声，它允许增益33.3%（而不是之前在高斯信道的类似情况下的23.6%）。
2015-01-20 cs.IT math.IT
Optimized Asymmetric Feedback Detection for Rate-adaptive HARQ with Unreliable Feedback
本文针对不可靠反馈信道下的IR-HARQ，提出非对称反馈检测方案保护NACK，并将其建模为MDP以自适应调整传输速率，从而在中断概率约束下提升吞吐量。
2024-01-11 cs.IT math.IT
Outer Bounds for Multiple Access Channels with Feedback using Dependence Balance
利用相关平衡的思想，得到了无噪声反馈离散无记忆多址接入信道（MAC-FB）容量域的一个新的外界。我们考虑一个二进制加性噪声MAC-FB的反馈能力是未知的。本文考虑的二进制加性噪声MAC可以看作是高斯MAC-FB的离散对应。Ozarow建立了两用户高斯MAC-FB的容量区域由割集界给出。我们的结果表明，对于Ozarow考虑的离散版本的信道，情况并非如此。直接评估我们的外边界是棘手的，由于涉及辅助随机变量，其大基数禁止穷举搜索。我们克服了这个困难，使用功能分析，明确评估我们的外边界。我们的外部边界是严格小于割集约束在所有点上的容量区域，反馈增加容量。此外，我们明确评估的覆盖梁可实现的速率区域的二进制加性噪声MAC-FB的考虑。此外，使用开发的工具，我们的外部边界的评估，我们还明确地描述了二进制擦除MAC，其中覆盖梁可实现的速率区域的反馈容量区域的边界是紧的。这最后的结果证实，克雷默开发的二进制擦除MAC的反馈策略的容量实现。
2008-05-31 cs.IT math.IT
Gaussian Channel with Noisy Feedback and Peak Energy Constraint
研究了正交加性高斯白噪声信道中存在噪声反馈时，峰值能量约束下的加性高斯白噪声信道最优编码问题。如Pinsker所示，在峰值能量约束下，在无噪声反馈的情况下传送M元消息（M >= 3）的最佳误差指数严格大于没有反馈的情况。本文推广了Pinsker的结果，证明了当反馈链路中的噪声功率足够小时，通信M元消息的最佳误差指数可以严格大于无反馈时的最佳误差指数。证明涉及两个反馈编码方案。一个是由Burnashev和Yamamoto的二进制对称信道的两阶段噪声反馈编码方案激发的，而另一个是扩展Pinsker的无噪声反馈编码方案的线性噪声反馈编码方案。当反馈噪声功率$α$足够小时，线性编码方案优于两级（非线性）编码方案，并且当$α$趋于零时是渐近最优的。相比之下，当$α$相对较大时，两阶段编码方案执行得更好。
2011-08-17 cs.IT math.IT
Adaptive Decision Feedback Reduced-Rank Equalization Based on Joint Iterative Optimization of Adaptive Estimation Algorithms for Multi-Antenna Systems
提出了一种新的基于自适应估计器联合迭代优化的自适应降秩多输入多输出（MIMO）判决反馈均衡结构。新的降秩均衡结构由两个均衡阶段的联合迭代优化组成，即，执行降维的投影矩阵和检索所需的传输符号的降秩估计器。所提出的降秩结构之后是负责消除由相关联的数据流引起的天线间干扰的判决反馈方案。我们描述了最小二乘（LS）表达式的投影矩阵和降秩估计的设计以及计算效率的递归最小二乘（RLS）自适应估计算法。MIMO均衡应用的仿真结果表明，该方案优于国家的最先进的降秩和传统的估计算法在大约相同的复杂度。
2013-04-29 cs.IT math.IT
Optimal Feedback Systems with Analogue Adaptive Transmitters
本文提出了一种新颖的方法，同时优化的发送和接收部分的自适应通信系统（CS）的反馈信道。研究结果表明，在给定的比特出错率（BER）下，设计传输与前向信道容量相等的信号的系统是可能的，也是设计的途径。研究结果可用于设计不同类型的高效低能耗/尺寸/成本的CS，以及允许进一步的开发和推广。
2010-08-08 cs.IT math.IT
Adaptive Iterative Decision Feedback Detection Algorithms for Multi-User MIMO Systems
针对多用户多天线系统，提出了一种具有星座约束的自适应迭代判决多反馈检测算法。通过引入多个星座点作为决策候选来执行增强的检测和干扰消除。一个复杂性降低策略，以避免冗余处理与可靠的决定，以及自适应递归最小二乘算法随时间变化的信道。同时，还提出了一种迭代检测和译码方案。仿真结果表明，该技术具有与传统判决反馈检测器一样低的复杂度，而性能接近于最大似然检测器。
2013-04-23 cs.IT math.IT
Adaptive Decision Feedback Detection with Parallel Interference Cancellation and Constellation Constraints for Multi-Antenna Systems
针对多用户MIMO系统，提出了一种新的具有并行判决反馈和星座约束的低复杂度自适应判决反馈检测算法（P-DFCC）。我们提出了一个约束星座图，它引入了一些选定的点作为干扰消除的反馈候选人。通过引入可靠性检验，引入了更高的自由度来细化不可靠估计。P-DFCC之后是自适应接收滤波器，以估计发送的符号。为了降低时变MIMO信道下滤波器的计算复杂度，提出了一种自适应递归最小二乘（RLS）算法。提出了一种基于P-DFCC算法的迭代检测和译码（Turbo）方案。仿真结果表明，该技术具有与传统的并行判决反馈检测器相媲美的复杂度，而它获得的性能接近的最大似然检测器在低到中等信噪比范围。
2013-02-24 cs.IT math.IT
Channel Feedback Based on AoD-Adaptive Subspace Codebook in FDD Massive MIMO Systems
信道反馈是频分复用（FDD）大规模多输入多输出（MIMO）系统中必不可少的环节。不幸的是，以前的多用户MIMO的工作已经表明，信道反馈的码本大小应该与基站（BS）的天线，这是大大增加在大规模MIMO系统的数量呈指数级。为了减少码本大小和反馈开销，我们提出了一种用于FDD大规模MIMO系统信道反馈的自适应子空间码本。我们的关键见解是利用观察路径AoD变化比路径增益更慢。在角度相干时间内，通过利用恒定的AoD信息，所提出的AoD自适应子空间码本能够以更准确的方式对信道矢量进行估计。我们还提供了性能分析的建议的码本在大的维度制度，在那里我们证明，以限制在一个可接受的水平内的容量退化，所需的反馈位数只与可分辨的（路径）AoD，这是远远小于BS天线的数量线性缩放。此外，我们比较量化的信道反馈使用建议的AoD自适应子空间码本与模拟信道反馈。提供了大量的模拟，验证了分析结果。
2017-04-03 cs.IT math.IT
Adaptive Distributed Space-Time Coding in Cooperative MIMO Relaying Systems using Limited Feedback
针对两跳协作MIMO网络，提出了一种自适应随机分布式空时编码（DSTC）方案。线性最小均方误差（MMSE）接收机滤波器和随机矩阵的功率约束被认为是与放大和转发（AF）的合作策略。在所提出的DSTC方案中，通过反馈信道获得的随机化矩阵被用来在中继节点处对空时编码矩阵进行变换。考虑了有限反馈和反馈误差的影响。设计了线性MMSE表达式来计算自适应随机化矩阵和线性接收滤波器的参数。本文还提出了一种降低计算复杂性的随机梯度算法。仿真结果表明，所提出的算法获得显着的性能增益相比，现有的DSTC计划。
2013-03-17 cs.IT math.IT
Universal communication part I: modulo additive channels
在一个输出是输入的未知（可能是随机的）函数的信道上，可以获得哪些通信速率，该输入可以在没有先验模型的情况下随时间任意变化？遵循由Lempel和Ziv定义的序列的有限状态可压缩性的精神，对于这样的信道，“容量”被定义为设计者可实现的最高速率，该设计者知道在所有时间输入和输出之间确实存在的特定关系，但被约束为使用没有反馈的固定有限长度块通信方案，即在每个块上使用相同的编码器和解码器。在模加性信道的情况下，其中输出序列是通过将未知的单独序列模加到输入序列而获得的，该容量由噪声序列的有限状态可压缩性的函数上界。一个通用的通信方案与反馈，达到这种能力普遍，没有先验知识的噪声序列，提出。
2013-03-20 cs.IT math.IT
A Counterexample to Cover's 2P Conjecture on Gaussian Feedback Capacity
我们提供了Cover猜想的一个反例，即功率约束下加性高斯噪声信道的反馈容量$C_\textrm{FB}$ $P$不大于功率约束下相同信道的非反馈容量$C$ $2P$，即，$C_\textrm{FB}(P) \le C(2P)$。
2005-11-04 cs.IT math.IT
Feedback Capacity of the First-Order Moving Average Gaussian Channel
平稳高斯加性噪声信道的反馈容量一直是开放的，除了噪声是白噪声的情况。在这里，我们发现的反馈容量的平稳的一阶移动平均加性高斯噪声信道的封闭形式。具体地说，信道由$Y_i = X_i + Z_i,$ $i = 1, 2, ...,$给出，其中输入$\{X_i\}$满足功率约束，并且噪声$\{Z_i\}$是第一-本文证明了该信道的反馈容量为$Z_i = αU_{i-1} + U_i,$，其中$x_0$是方程$i = 0,1,....$的唯一正根，$ρ$是平均输入功率与平均输入功率之比将每次传输的噪声更新$U_i$的方差与噪声更新的方差进行比较。最佳编码方案与Schalkwijk和Kailath针对加性高斯白噪声信道的简单线性信令方案并行--发射机在通信开始时发送实值信息承载信号，随后通过线性平稳一阶自回归滤波器处理反馈噪声信号来细化接收机的误差。最大似然解码产生的错误概率在通信的持续时间内以双指数方式衰减。一阶移动平均高斯信道的这种反馈能力在形式上与Butman、Wolfowitz和Tiernan研究的一阶\emph{autoregressive}高斯噪声信道的最佳已知可实现速率非常相似，尽管后者的最优性尚未建立。
2005-09-02 cs.IT math.IT
RAF: Robust Adaptive Multi-Feedback Channel Estimation for Millimeter Wave MIMO Systems
毫米波是下一代无线通信系统的重要技术。由于其高路径损耗是众所周知的，因此在该频谱中工作的系统倾向于利用较短的波长来为收发器配备大量天线以克服路径损耗问题。大量的天线导致大的信道矩阵，因此具有挑战性的信道估计问题。目前提出的信道估计算法要么忽略估计误差的概率，要么需要来自接收机的高反馈过载以确保估计误差的目标概率。在本文中，我们提出了一种多级自适应信道估计算法称为鲁棒自适应多反馈（RAF）。该算法基于使用估计的信道系数来预测所需测量次数的下限。我们的仿真结果表明，与现有的算法相比，RAF可以达到预期的估计错误的概率，而平均减少75.5%的反馈开销和总的信道估计时间的14%。
2018-01-11 cs.IT math.IT
Adaptive Space-Time Decision Feedback Neural Detectors with Data Selection for High-Data Rate Users in DS-CDMA Systems
针对直接序列码分多址（DS-CDMA）系统中天线阵列的联合均衡和干扰抑制问题，提出了一种基于递归神经网络（RNN）的空时自适应判决反馈（DF）接收机。所提出的接收机结构采用动态驱动的RNN在前馈部分的均衡和多址干扰抑制和有限脉冲响应（FIR）的线性滤波器的反馈部分进行干扰消除。提出了一种基于集员设计框架的数据选择梯度算法，用于RNN结构系数的估计，并将其应用于所提出的神经接收器结构的参数估计。仿真结果表明，所提出的技术实现了显着的性能增益比现有的计划。
2013-01-21 cs.IT math.IT
Bounds on the Achievable Rate of Noisy feedback Gaussian Channels under Linear Feedback Coding Scheme
本文研究了带噪声反馈的加性高斯噪声信道。我们考虑反馈信息的线性编码和消息的高斯信令（即覆盖-庞布拉方案）的设置。然后，我们推导出这种设置的最大可实现的速率的上限和下限。我们证明了这两个界可以通过求解两个凸优化问题得到。最后，我们提出了一些模拟和讨论。
2011-08-13 cs.IT math.IT
Blind Adaptive Algorithms for Decision Feedback DS-CDMA Receivers in Multipath Channels
在这项工作中，我们研究了盲自适应和迭代判决反馈（DF）接收机的直接序列码分多址（DS-CDMA）系统中的频率选择性信道。研究了多径环境下基于约束优化技术的码约束最小方差（CMV）和恒模（CCM）测向接收机设计准则。计算高效的盲自适应随机梯度（SG）和递归最小二乘（RLS）算法的DF检测器的参数估计以及连续，并行和迭代DF结构。提出了一种新的连续并行仲裁DF方案，并与迭代技术相结合，用于级联DF级，以减轻错误传播的有害影响。上行链路的情况下的仿真结果评估的算法，盲自适应DF检测器对线性接收机和评估的影响，对以前报道的方法的新的消除技术的错误传播。
2013-01-21 cs.IT math.IT
Adaptive Bit Partitioning for Multicell Intercell Interference Nulling with Delayed Limited Feedback
基站协作可以在发射机处利用用户的信道状态信息（CSI）的知识来管理同信道干扰。用户必须使用有限带宽的回程链路来反馈期望信道和干扰信道的CSI。用于单小区有限反馈的现有码本设计可以通过在多个信道之间划分可用反馈资源来用于多小区协作。在本文中，提出了一种新的反馈比特分配策略，作为在通信链路中的延迟和在下行链路中的接收信号强度的函数。信道的时间相关性建模为一个函数的延迟使用高斯马尔可夫模型。推导了位划分的封闭形式表达式，以分配更多的位来分配具有较小延迟的较强通道，并分配较少的位来分配具有较大延迟的较弱通道，假设随机矢量量化。蜂窝网络模拟表明，该算法产生更高的和速率比等比特分配技术。
2010-10-14 cs.IT math.IT
Adaptive Differential Feedback in Time-Varying Multiuser MIMO Channels
在时变多用户多输入多输出（MIMO）系统的背景下，我们设计递归最小二乘自适应预测器和差分量化器，以最小化整个系统的总和均方误差。利用高斯MIMO信道的左奇异矩阵的标量项即使对于少量的发射天线也几乎成为高斯分布的事实，我们对相关奇异矩阵项进行自适应差分量化。与现有微分反馈文献中的算法相比，我们提出的量化器提供了三个优点：第一，控制器参数足够灵活，可以适应不同的车辆速度;第二，模型是向后自适应的，即，基站和接收机可以在不明确交换参数的情况下就预测器和方差估计器系数达成一致;第三，即使当两个连续信道样本之间的相关性变得低至0.05时，它也可以精确地对系统建模。我们的仿真结果表明，我们提出的方法可以减少所需的反馈每秒几个单位的车辆速度高达20公里/小时（通道跟踪器）和10公里/小时（奇异向量跟踪器）。建议的系统也优于一个固定的量化器，具有相同的反馈开销，在比特出错率高达30公里/小时。
2012-10-19 cs.IT math.IT
Feedback Capacity of Parallel ACGN Channels and Kalman Filter: Power Allocation with Feedback
New York University（纽约大学）
在本文中，我们涉及的反馈能力的并行加性高斯有色噪声（ACGN）信道的一个变种的卡尔曼滤波器。通过这样做，我们得到这样的信道的反馈容量的下限，以及相应的反馈（递归）编码方案，这基本上是反馈的功率分配政策，以实现的界限。结果被认为是减少到现有的下界的情况下，一个单一的ACGN反馈信道，而当它涉及到并行加性高斯白噪声（AWGN）信道的反馈，递归编码方案减少到反馈“注水”功率分配政策。
2021-02-15 cs.IT cs.LG cs.SY
Feedback Capacity of the Continuous-Time ARMA(1,1) Gaussian Channel
本文研究连续时间 ARMA(1,1) 高斯信道，闭式推导反馈容量，并据此分析反馈增益及反驳相关经典界与猜想。
2024-04-10 cs.IT math.IT
Deterministic Compressed Sensing Matrices from Additive Character Sequences
压缩感知是一种新的技术，它可以从欠采样测量中恢复稀疏信号。在这种对应关系中，一个$K \times N$测量矩阵的压缩感知确定性构造通过添加字符序列。Weil界，然后使用表明，矩阵具有渐近最佳的一致性$N=K^2$，并提出了一个充分条件的稀疏性水平的唯一稀疏恢复。此外，限制等距性质（RIP）的统计研究的确定性矩阵。利用小字母的加性字符序列，压缩感知矩阵可以通过线性反馈移位寄存器有效地实现。数值结果表明，确定性压缩感知矩阵保证可靠的匹配追踪恢复性能的无噪声和噪声的测量。
2010-09-30 cs.IT math.IT
ARQ with Adaptive Feedback for Energy Harvesting Receivers
自动重传请求（ARQ）技术被广泛应用于现代通信系统中以提高传输的可靠性。在为具有能量不受限接收机的系统开发的传统ARQ协议中，当解码成功/失败时反馈确认/否定确认（ACK/NACK）消息。这种非自适应反馈消耗大量的能量，因此将限制具有能量收集（EH）接收器的系统的性能。为了克服这一限制，并更有效地利用收获的能量，我们提出了一种新的ARQ协议的EH接收器，其中ACK反馈可以适应接收器的EH状态的基础上。两个传统的ARQ协议也被认为是。通过采用分组丢弃概率（PDP）作为性能指标，我们制定了吞吐量约束PDP最小化问题的通信链路与非EH发送器和EH接收器。针对不同的ARQ协议，提出了最优的接收策略，包括采样、解码和反馈策略。仿真结果表明，该ARQ协议不仅优于传统的ARQ在PDP方面，但也可以实现更高的吞吐量。
2016-02-15 cs.IT math.IT
Unsupervised Learning of Adaptive Codebooks for Deep Feedback Encoding in FDD Systems
在这项工作中，我们提出了一个联合自适应码本建设和反馈生成方案在频分双工（FDD）系统。无监督和监督深度学习技术都用于此目的。基于最近发现的上行链路（UL）和下行链路（DL）信道状态信息（CSI）在神经网络学习方面的等效性，用于反馈信令的码本和相关联的深度编码器仅基于UL数据。随后，反馈编码器可以被卸载到移动终端（MT）以在那里尽可能高效地生成信道反馈，而无需在终端处的任何训练努力或训练和码本数据的对应传送。数值模拟表明，所提出的方法有前途的性能。
2021-05-21 cs.IT eess.SP math.IT
Adaptive Mode Selection in Multiuser MISO Cognitive Networks with Limited Cooperation and Feedback
在本文中，我们考虑了一个多用户MISO下行认知网络与主网络共存。为了利用空间自由度同时抵消网间干扰和网内（用户间）干扰，提出了基于瞬时信道状态信息（CSI）在多天线认知基站（BS）上进行迫零波束形成（ZFBF）。在认知网络中设计ZFBF的挑战在于如何获得干扰CSI。为了解决这个问题，我们引入了一个有限的网络间的合作协议，即量化的CSI运输从主接收机到认知BS通过购买。显然，反馈量越多，性能越好，但反馈成本也越高。为了达到性能和反馈代价之间的平衡，以反馈效用函数（定义为在满足干扰约束条件下，平均和速率与反馈代价之差）最大化为优化目标，推导出传输模式和反馈量联合优化方案。此外，我们定量研究了CSI反馈延迟的影响，并得到相应的优化方案。此外，通过渐近分析，我们提出了一些简单的格式。最后，数值结果证实了我们的理论主张的有效性。
2013-10-16 cs.IT math.IT
Secrecy Capacity of the Wiretap Channel with Noisy Feedback
在这项工作中，噪声反馈的作用，提高窃听信道的保密能力进行了研究。一个模型被认为是前馈和反馈信号共享相同的噪声信道。更具体地说，一个离散的无记忆模块添加剂信道与全双工的目的节点被认为是第一，它示出了一个明智的使用反馈增加了完美的保密能力的源-目的地信道的能力，在没有窃听器。在可验证性方案中，反馈信号对应于仅对目的地已知的私钥。然后，半双工系统被认为是一种新的反馈技术，总是实现一个积极的完美的保密率（即使当源窃听信道是噪声小于源-目的地信道）的建议。这些结果取决于信道的模加性属性，目的地利用该属性在信道上执行加密而不向源泄露其密钥。
2007-10-03 cs.CR cs.IT math.IT
When Feedback Empowers the Uplink: Integrating Adaptive Coding with Wireless Power Transfer
提出FACET框架，通过将自适应反馈编码与无线能量传输相结合，利用反馈编码饱和效应设计双用途反馈机制，在公平约束下最小化最坏情况净能耗，使设备寿命相比传统架构提高近三倍。
2025-05-28 cs.IT eess.SP math.IT
Random Linear Network Coding for Wireless Layered Video Broadcast: General Design Methods for Adaptive Feedback-free Transmission
研究了基于无反馈随机线性网络编码（RLNC）的异构单跳无线网络分层视频流广播问题。我们将RLNC与不等错误保护（UEP）相结合，我们的主要目的是双重的。首先，系统地研究UEP+RLNC分层方法在为具有不同接收能力的用户提供服务方面的好处。第二，通过比较无反馈方案和理想的完全反馈方案，研究不使用反馈的效果。为此，我们研究了“预期的解码帧的百分比”作为一个关键的内容无关的性能指标，并提出了一个通用的框架来计算这个指标，它可以突出关键的系统，视频和信道参数的影响。我们研究的层数的影响，并提出了一个方案，选择最佳的层数自适应，以达到最高的性能。264测试流的评估所提出的计划，用户的性能之间的权衡进行了讨论，并显示了自适应选择的层数，以改善权衡的增益。此外，据观察，所提出的无反馈方案和理想化的方案之间的性能差距是非常小的，视频层的数量的自适应选择进一步关闭的差距。
2015-05-19 cs.IT cs.NI math.IT
The Wiretap Channel with Feedback: Encryption over the Channel
在这项工作中，噪声反馈在提高窃听信道的保密能力的关键作用。与以前的作品，其中一个无噪声的公共讨论信道用于反馈，前馈和反馈信号共享相同的噪声信道在本模型中。非常有趣的是，这种嘈杂的反馈模型被证明是更有利的，在当前的设置。更具体地说，首先考虑具有全双工目的节点的离散无记忆模加性信道，并且结果表明，明智地使用反馈增加了完美的保密能力，在没有窃听器的情况下，源-目的地信道的容量。在可验证性方案中，反馈信号对应于仅对目的地已知的私钥。在半双工方案中，提出了一种新的反馈技术，总是实现一个积极的完美的保密率（即使当源窃听信道是噪声小于源-目的地信道）。这些结果取决于信道的模加性属性，目的地利用该属性在信道上执行加密而不向源泄露其密钥。最后，将该方案推广到连续实值模$Λ$信道，证明了带反馈的完全保密容量也等于没有窃听器时的容量.
2007-04-18 cs.CR cs.IT math.IT
Adaptive group testing as channel coding with feedback
分组测试是通过将项目分组到测试池中来识别总体中的缺陷项目的组合问题。最近，从信息论的角度研究了非适应性群体测试--所有的测试池必须在一开始就决定。使用来自信道编码的技术，已经给出了精确恢复缺陷集所需的测试数量的上限和下限，即使测试结果可能是有噪声的。在本文中，我们给出了第一个信息理论的结果自适应组测试-其中以前的测试结果可以影响未来的测试化妆。我们发现，自适应测试并没有多大帮助，因为所需的测试的数量服从相同的下限为非自适应测试。我们的证明使用类似的技术，以证明反馈不提高信道容量。
2012-03-27 cs.DM cs.IT math.IT
Robust Rate-Adaptive Wireless Communication Using ACK/NAK-Feedback
为了对抗无线信道中的可变性的不利影响，我们考虑基于有限反馈的跨层速率自适应。特别是，基于有限的反馈形式的链路层应答（ACK）和否定应答（NAK），我们最大限度地提高物理层传输速率的上限上的预期数据包出错率。\textr{We take a robust approach in that we do not assume}信道状态上的任何特定先验分布。我们首先分析了这种系统的基本限制，并推导出一个上限的基础上未编码的QAM和随机高斯系综的信令方案的可实现的速率。我们表明，对于基于二进制ACK/NAK反馈的信道估计，最好是在高出错率下使用单独的训练序列，而不是利用低差错率数据包本身。我们还开发了一个自适应递归估计，这是证明渐近最优和渐近有效的。
2011-11-17 cs.IT cs.NI math.IT
Deep Learning-Based Rate-Adaptive CSI Feedback for Wideband XL-MIMO Systems in the Near-Field Domain
针对宽带近场XL-MIMO系统中CSI反馈面临的表征与压缩挑战，提出带压缩比自适应模块的轻量级深度学习框架WideNLNet-CA，单模型可适配多反馈速率，性能优于现有方法且推理快、存储需求低。
2025-08-01 cs.IT eess.SP math.IT
AdapCsiNet: Environment-Adaptive CSI Feedback via Scene Graph-Aided Deep Learning
针对基于深度学习的CSI反馈方法泛化能力有限且在线训练开销大的问题，提出无需在线训练的AdapCsiNet框架，通过集成场景图形式的环境信息实现动态适应，提升重建精度达46.4%且无额外运行时开销。
2025-04-15 cs.IT eess.SP math.IT
Adaptive Causal Network Coding with Feedback
针对具有延迟反馈的点对点通信信道，提出了一种新的具有前向纠错功能的自适应因果随机线性网络编码（AC-RLNC）算法。AC-RLNC自适应于算法估计的信道条件，并且是因果关系的，因为编码取决于特定的擦除实现，如反馈补偿中所反映的。具体地说，该模型可以通过反馈学习信道的擦除模式，并使用先验和后验算法自适应地调整其重传率。通过这些调整，AC-RLNC实现了期望的延迟和吞吐量，并使传输具有零错误概率。我们上界的吞吐量和平均和最大的顺序交付延迟的AC-RLNC，并证明了点对点通信信道中的非渐近制度的建议码可以实现90%以上的信道容量。为了上界的吞吐量，我们利用最小的Bhattacharyya距离的AC-RLNC代码。我们通过模拟验证了这些结果。我们对比AC-RLNC的性能与选择性重复（SR）-ARQ，这是因果关系，但不是自适应的，是一个后验。通过对实验获得的商业痕迹的研究，我们证明了基于AC-RLNC的协议可以，vis-`a-vis SR-ARQ，增加一倍的吞吐量增益，并且当信道是突发性的时，在平均顺序传递延迟方面增加三倍。此外，最大和平均按顺序传送延迟之间的差异比SR-ARQ小得多。缩小延迟差距并提高吞吐量对于实现超可靠低延迟通信（URLLC）应用非常有希望。
2019-09-27 cs.IT cs.NI math.IT
Adaptive Bit Partitioning for Reconfigurable Intelligent Surface Assisted FDD Systems with Limited Feedback
针对 RIS 辅助 FDD 系统的有限反馈问题，提出由 LoS/NLoS 子码本构成的级联码本及自适应比特分配策略，以降低遍历速率损失。
2020-11-30 cs.IT eess.SP math.IT
Combination of LMS Adaptive Filters with Coefficients Feedback
University of São Paulo（圣保罗大学）
自适应滤波器的并行组合已被有效地用于改善自适应算法的性能并解决公知的折衷，例如收敛速度与稳态误差。然而，由于分量滤波器独立运行的事实，典型的组合遭受收敛停滞问题。这个问题的解决方案通常涉及滤波器之间的系数的条件转移，虽然有效，但很难推广到具有更多滤波器的组合或没有明显更快的自适应滤波器时。在这项工作中，提出了一个更自然的解决方案，通过循环反馈的组合系数向量的所有组件滤波器。除了应对收敛停滞，这种新的拓扑结构提高了跟踪和监督的稳定性，并弥合了自适应滤波器和可变步长方案的组合之间的重要概念差距。我们分析了稳态，跟踪，和瞬态性能的LMS组件过滤器和监督与通用激活功能的拓扑结构。数值例子来说明如何系数反馈可以提高性能的并行组合在一个小的计算开销。
2017-11-19 cs.IT cs.LG math.IT
Online learning with graph-structured feedback against adaptive adversaries
University of Wisconsin - Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
我们推导出$T$轮在线学习问题的策略后悔的上界和下界，其中对手是不遗忘的，但假设有一个有界的记忆。我们得到的$\widetilde O(T^{2/3})$和$\widetilde O(T^{3/4})$的上界强可观察和弱可观察的图，分别基于分析的Exp3算法的一个变种。当对手被允许大小为1的有界内存，我们证明了匹配的下限$\widetildeΩ(T^{2/3})$的情况下，实现全信息反馈。我们还研究了一个不经意的对手与切换成本的特定损失结构，并表明，在这样的设置，非揭示强可观察的反馈图实现了下限的$\widetildeΩ(T^{2/3})$，以及。
2018-04-01 cs.IT cs.LG math.IT
